Analitika Data Dalam Pengelolaan Keuangan Negara: Use Case Data Dasar Dana Alokasi Umum

Beta Andri Anggiano Uliansyah; Agung Darono; Febrian

doi:10.34148/teknika.v10i2.344

Beta Andri Anggiano Uliansyah Jurusan Manajemen Keuangan, Politeknik Keuangan Negara STAN, Tangerang Selatan, Banten
Agung Darono Kementerian Keuangan Republik Indonesia, DKI Jakarta https://orcid.org/0000-0002-8949-2018
Febrian Jurusan Perpajakan, Politeknik Keuangan Negara STAN, Tangerang Selatan, Banten

DOI: https://doi.org/10.34148/teknika.v10i2.344

Keywords: Analisis, Data, Keuangan, Negara

Abstract

Analitika data keuangan negara merupakan sekumpulan kerangka konsepsual yang digunakan untuk mengidentifikasi, mengekstraksi, dan mendapatkan pola atau anomali tertentu dari berbagai data keuangan negara untuk selanjutnya dapat disajikan dalam bentuk wawasan (insights), visualisasi ataupun model yang diharapkan dapat membantu pengambilan keputusan yang berkaitan dengan berbagai fungsi dan bidang pengelolaan keuangan negara. Penelitian ini dengan menggunakan rancangan penelitian deskriptif kualitatif menjelaskan bagaimana analitika data keuangan negara dapat dilaksanakan dengan menggunakan use case data dasar Dana Alokasi Umum (DAU) yang telah tersedia dan dapat diakses secara bebas oleh publik melalui situs web Kementerian Keuangan. Kajian ini menggunakan kombinasi beberapa paket perangkat lunak dan teknik analisis data untuk menyajikan berbagai insights yang dapat disajikan dari data yang telah tersedia tersebut. Penelitian ini dengan use case yang ada menemukan bahwa data keuangan negara telah disajikan dengan struktur data standar relatif memudahkan para pihak yang ingin menggunakan data tersebut untuk berbagai kepentingan. Rekomendasi kebijakan yang diajukan berdasarkan hasil kajian ini adalah: (1) data yang disediakan dapat mencakup seluruh data yang berkaitan dengan pengelolaan keuangan negara; (2) data disediakan dalam struktur standar sehingga memudahkan pengguna yang membutuhkan data tersebut. Untuk cakupan organisasi pemerintahan dalam skala yang lebih besar, penelitian ini merekomendasikan agar setiap instansi pemerintah dapat menyediakan data operasionalnya dengan struktur data yang mudah untuk diolah kembali sehingga memungkinkan data tersebut digunakan untuk kepentingan publik yang lebih luas.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Gover, J. (2018). How to Do Data Analytics in Government. Diakses dari: https://www.govtech.com/data/how-to-do-data-analytics-in-government.html

Johnson, N.B. (2016). How You Can Use Data Analytics to Change Government. https://www.govloop.com/wp-content/uploads/2016/01/DataAnalyticsGuide.pdf

Kreuter, F., Ghani, R. & Lane, J. (2019). Change Through Data: a Data Analytics Training Program for Government Employees. Harvard Data Science Review, Vol. 1(2), pp. 1—26.

Misch, F., Olden, M.B., Poplawski-Ribeiro, M., & Kejji, L. (2017). Nowcashing: Using Daily Fiscal Data for Real-Time Macroeconomic Analysis. International Monetary Fund.

Sudarto, S. (2019). Pengembangan integrated financial management information system (IFMIS) di Indonesia. Indonesian Treasury Review: Jurnal Perbendaharaan, Keuangan Negara Dan Kebijakan Publik, Vol. 4(2), pp. 87—103.

Tableu. (n.d.). Finance Analytics for Government. Diakses dari https://www.tableau.com/solutions/government-finance-analytics

Lineberry, D. (2017). Government Data Analytics Center (GDAC) Annual Report. Department of Information Technology GDAC.

Viechnicki, P., & Trujillo, J.L. (n.d.). 3 Trends Powering Rapid Growth in Government Analytics. https://www2.deloitte.com/us/en/pages/public-sector/articles/government-analytics-trends.html

Archenaa, J. & Anita, E. M. (2015). A Survey of Big Data Analytics in Healthcare and Government. Procedia Computer Science, Vol. 50, pp. 408—413.

Watson, R.B. & Ryan, P.J. (2020). Big Data Analytics in Australian Local Government. Smart Cities, Vol. 3(3), pp. 657—675.

Kalampokis, E., Tambouris, E. & Tarabanis, K. (2013). Linked Open Government Data Analytics. Electronic Government (EGOV 2013), pp. 99—110.

Alzamil, Z.S. & Vasarhelyi, M.A. (2019). A New Model for Effective and Efficient Open Government Data. International Journal of Disclosure and Governance, Vol. 16(4), pp. 174—187.

Darono, A. & Febrian, F. (2020). Government Financial Data Analytics: An Indonesian Perspective. In Public Sector Accountants and Quantum Leap: How Far We Can Survive in Industrial Revolution 4.0? pp. 231—234. Routledge.

Gupta, M.S., Keen, M.M., Shah, M.A. & Verdier, M.G. (2017). Digital Revolutions in Public Finance. International Monetary Fund.

Booch, G., Rumbaugh, J. & Jacobson, I. (2005). The Unified Modeling Language User Guide. ISBN-10: 0-321-26797-4. ISBN-13, 978—0.

Fettke, P. & Loos, P. (2007). Perspectives on Reference Modeling. Reference Modeling for Business Systems Analysis, pp. 1—21. IGI Global.

Wieringa, R.J. (2014). Design Science Methodology for Information Systems and Software Engineering. Springer.

Deng, Q., Wang, Y. & Ji, S. (2017). Design Science Research in Information Systems: A Systematic Literature Review 2001-2015.

Johannesson, P., & Perjons, E. (2014). An Introduction to Design Science. Springer.

Kogan, A., Mayhew, B.W. & Vasarhelyi, M.A. (2019). Audit Data Analytics Research–An Application of Design Science Methodology. Accounting Horizons, Vol. 33(3), pp. 69—73.

UppstrÃ¶m, E. (2017). Designing, Theorizing, and Reflecting on Information Systems Artifacts and Value Co-creation in E-government.

Vaishnavi, V., Kuechler, W. & Petter, S. (2004). Design Science Research in Snformation Systems.

Dresch, A., Lacerda, D.P. & Miguel, P.A.C. (2015). A Distinctive Analysis of Case Study, Action Research and Design Science Research. Revista Brasileira de GestÃ£o de NegÃ³cios, Vol. 17, pp. 1116—1133.

DJA. (2014). Dasar-Dasar Praktek Penyusunan APBN di Indonesia. Direktorat Jenderal Anggaran

Lee, D.K.P. (2017). Introduction to Python Data Analytics [Day 1].

Davenport, T.H. (2013). What Do We Talk About When We Talk About Analytics? Enterprise Analytics, Optimize Performance, Process and Decision Through Big Data, pp. 9—18.

Power, D., Heavin, C., McDermott, J. & Daly, M. (2018). Defining Business Analytics: An Empirical Approach. Journal of Business Analytics, Vol. 1(1), pp. 40—53.

Richardson, V.J., Teeter, R.A. & Terrell, K.L. (2019). Data Analytics for Accounting. McGraw-Hill Education.

Cantor, M. (2011). Object-oriented Project Management with UML.

Chonoles, M.J. & Schardt, J. A. (2011). UML 2 for Dummies. John Wiley & Sons.

Iivari, J. & Venable, J.R. (2009). Action Research and Design Science Research-Seemingly Similar But Decisively Dissimilar.

Hevner, A.R., March, S.T., Park, J. & Ram, S. (2004). Design Science in Information Systems Research. MIS Quarterly, pp. 75—105.

March, S.T. & Smith, G.F. (1995). Design and Natural Science Research on Information Technology. Decision Support Systems, Vol. 15(4), pp. 251—266.

Brendel, A.B., Zapadka, P. & Kolbe, L. (2018). Design Science Research in Green IS-Analyzing the Past to Guide Future Research.

Uliansyah, B. (n.d.). Automasi Data Dasar. https://github.com/BetaUliansyah/automasi-datadasar/

Belim, S., Brechka, D., Gorbunova, T., Schmidt, I. & Larionov, I. (2016). Data Mining Based on an Archaeological Geoinformation System ArGIS, pp. 1—4.

Gaffney, V. & Stancic, Z. (1991). GIS Approaches to Regional Analysis: A Case Study of the Island of Hvar.